0 引言

    LTE-U(LTE in unlicensed spectrum)技術(shù)能夠讓運(yùn)營(yíng)商將其LTE系統(tǒng)部署于非授權(quán)頻段，利用LTE的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，提高非授權(quán)頻段的頻譜效率并緩解授權(quán)頻段的通信壓力^[1]。

    目前關(guān)于LTE-U的研究主要集中在如何讓LTE-U與WiFi在同頻段和諧共存。現(xiàn)有基于公平性考慮的方案是讓LTE-U采用先聽(tīng)后說(shuō)(Listen Before Talk，LBT)信道接入機(jī)制^[2]，即LTE-U設(shè)備在接入信道前先進(jìn)行空閑信道評(píng)估(Clear Channel Assessment，CCA)，若在CCA過(guò)程中未發(fā)現(xiàn)WiFi信號(hào)，即視信道空閑，方可占用信道并傳輸數(shù)據(jù)，否則將繼續(xù)感知等待。文獻(xiàn)[3]提出了一種依據(jù)目標(biāo)信道上WiFi系統(tǒng)流量大小而自動(dòng)調(diào)整傳輸時(shí)長(zhǎng)的自適應(yīng)LBT機(jī)制，配合空閑信道搜索及跳轉(zhuǎn)算法，實(shí)現(xiàn)了LTE-U與WiFi在非授權(quán)頻段的良好共存。文獻(xiàn)[4]為L(zhǎng)TE-U的不同應(yīng)用需求設(shè)計(jì)了同步和異步兩種LBT機(jī)制，同時(shí)通過(guò)引入競(jìng)爭(zhēng)窗和隨機(jī)退避算法降低了數(shù)據(jù)包的碰撞概率。文獻(xiàn)[5]通過(guò)研究自適應(yīng)競(jìng)爭(zhēng)窗提出了一種增強(qiáng)的LBT機(jī)制，使得LTE-U與WiFi公平共存的同時(shí)又有效減小了傳輸時(shí)延，保證了服務(wù)質(zhì)量。文獻(xiàn)[6]通過(guò)設(shè)計(jì)自適應(yīng)空閑周期提出了一種更加公平高效的LBT機(jī)制，提高了共存系統(tǒng)的整體吞吐量并保證了接入的公平性。

    本文基于LBT框架提出了一種多時(shí)隙CCA(Multi-Slot CCA，MSCCA)方案，從CCA的角度進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)；基于多時(shí)隙的結(jié)構(gòu)，本文分別從軟數(shù)據(jù)融合(Soft Data Fusion，SDF)和硬判決融合(Hard Decision Fusion，HDF)對(duì)MSCCA進(jìn)行進(jìn)一步研究；提出了4種數(shù)據(jù)融合算法，同時(shí)將判決復(fù)雜度更低的HDF引入到此結(jié)構(gòu)，并得出多時(shí)隙最優(yōu)HDF準(zhǔn)則。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提方案和算法可使CCA變得更加靈活，且對(duì)信道狀態(tài)的判定更加準(zhǔn)確，進(jìn)而提升LTE-U與WiFi同信道共存的效率。

1 系統(tǒng)模型

    WiFi（802.11a）采用OFDM調(diào)制，支持多種信道帶寬。OFDM符號(hào)可表示為X(0)，X(1)，…，X(N_t-1)，經(jīng)串并變換和IFFT后，第n個(gè)子載波上的時(shí)域基帶信號(hào)為：

其中n=0，1，…，N_t-1，N_t是子載波個(gè)數(shù)，也是IFFT的長(zhǎng)度。添加長(zhǎng)度為N_c(N_c<N_t/4)的循環(huán)前綴后，第m個(gè)OFDM符號(hào)表示為：

其中H為N_t+N_c階信道傳輸函數(shù)矩陣，H₀、H₁分別表示目標(biāo)信道上WiFi OFDM信號(hào)不存在和存在的兩種檢驗(yàn)假設(shè)。

2 CCA方法

2.1 基于ED的CCA 

    LBT下的CCA采用的是單節(jié)點(diǎn)ED。CCA周期內(nèi)在時(shí)域上的采樣信號(hào)可表示為（設(shè)采樣數(shù)為N）：

    根據(jù)協(xié)議，CCA時(shí)長(zhǎng)不少于20 μs^[2]，WiFi OFDM符號(hào)周期為4 μs^[7]，在圖1所示的采樣情形1下，20 μs可得到5個(gè)OFDM符號(hào)的信息。當(dāng)數(shù)據(jù)包與采樣周期完全對(duì)齊或錯(cuò)開(kāi)時(shí)，ED-CCA可相對(duì)較好地判斷信道狀態(tài)。而在實(shí)際中，由于WiFi數(shù)據(jù)包長(zhǎng)的不確定和LTE-U設(shè)備請(qǐng)求接入信道時(shí)間點(diǎn)與WiFi時(shí)序異步，使得實(shí)際采樣會(huì)發(fā)生不完全對(duì)齊的情況（如圖1情形2所示）。當(dāng)發(fā)生前向不完全對(duì)齊時(shí)，少量WiFi信號(hào)出現(xiàn)在CCA后半段，噪聲部分稀釋了包含信號(hào)的部分，發(fā)生漏檢的概率增大。而后向不完全對(duì)齊時(shí)，有較多信號(hào)出現(xiàn)在CCA周期的前半段，信號(hào)部分抬高了噪聲部分的等效功率，導(dǎo)致不能按需將信道狀態(tài)判為空閑，使得設(shè)備需等待至下一個(gè)周期再進(jìn)行接入嘗試，造成頻譜資源的浪費(fèi)。此外CCA結(jié)構(gòu)十分固定，只能通過(guò)設(shè)置采樣時(shí)長(zhǎng)來(lái)適應(yīng)共存環(huán)境，不能根據(jù)現(xiàn)實(shí)需求靈活地應(yīng)用其他評(píng)估算法。

2.2 多時(shí)隙CCA

    針對(duì)2.1節(jié)中描述的問(wèn)題，本文提出了如圖2所示的MSCCA方案，將CCA周期劃分為多個(gè)時(shí)隙。利用接收信號(hào)的特征值等信息對(duì)不同時(shí)隙的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，增加整體判決準(zhǔn)確性。另外從數(shù)據(jù)處理的角度考慮，可將判決復(fù)雜度更低的HDF應(yīng)用于此結(jié)構(gòu)，即每個(gè)時(shí)隙單獨(dú)作出判決，然后將各時(shí)隙的判決結(jié)果進(jìn)行融合，作出最終判決。相比傳統(tǒng)CCA，MSCCA的結(jié)構(gòu)使得其在融合方式的選用上更加靈活多變，配合優(yōu)良的融合算法可帶來(lái)更好的判決性能。

2.2.1 MSCCA-SDF

    MSCCA-SDF指將各時(shí)隙的接收數(shù)據(jù)按一定的方法融合，利用融合數(shù)據(jù)做最終判決。設(shè)MSCCA的時(shí)隙數(shù)為S，故根據(jù)式(4)可得每個(gè)時(shí)隙內(nèi)的采樣數(shù)為N′=N/S，第i個(gè)時(shí)隙內(nèi)的采樣信號(hào)可表示為：

    (1)最優(yōu)主分量分析：首先考慮采用最優(yōu)主分量分析法（Optimal Principal Component Analysis，OPCA）找出接收信號(hào)的最優(yōu)主分量對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。即選出可使得接收信號(hào)信噪比最大的S行矩陣Ω來(lái)合并接收信號(hào)：z(n)=Ω^Ty(n)，n=0，1，…，N′-1。然后利用z(n)生成檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量：

式中||·||²為向量二范數(shù)，由文獻(xiàn)[8]的推導(dǎo)可得最優(yōu)合并矩陣Ω為R_x最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量v₁的元素組成的對(duì)角矩陣，即：Ω=diag(v₁)。

    (2)盲主分量分析：由于OPCA需預(yù)知WiFi信號(hào)的先驗(yàn)信息，這在實(shí)際環(huán)境中難以實(shí)現(xiàn)?？紤]到WiFi信號(hào)的統(tǒng)計(jì)協(xié)方差矩陣R_x和LTE-U設(shè)備采樣信號(hào)的統(tǒng)計(jì)協(xié)方差矩陣R_y滿(mǎn)足如下關(guān)系：

    R_y與R_x有著相同的特征向量，故采用一種通過(guò)接收信號(hào)樣本來(lái)估計(jì)特征向量的盲主分量分析法（Blind Principal Component Analysis，BPCA），利用估計(jì)的特征向量來(lái)融合接收數(shù)據(jù)。BPCA步驟如下：

    ④與門(mén)限值進(jìn)行比對(duì)判決。

    (3)特征值比值檢測(cè)：令λ_max和λ_min表示R_y的最大和最小特征值，β_max和β_min表示R_x的最大和最小特征值，根據(jù)式(13)可知特征值之間存在如下關(guān)系：

    ③利用特征值的比值生成全局檢測(cè)統(tǒng)計(jì)量：

    ④與門(mén)限值進(jìn)行比對(duì)判決。

    (4)特征值加權(quán)合并：利用接收信號(hào)協(xié)方差矩陣的特征值對(duì)所有時(shí)隙進(jìn)行不均等加權(quán)(Eigenvalue Weighting Combining，EWC)，重新分配各時(shí)隙所占比重，可增加不完全對(duì)齊時(shí)的判決性能，EWC算法具體步驟如下：

    ④與門(mén)限值進(jìn)行比對(duì)判決。

    當(dāng)采樣為前向不完全對(duì)齊時(shí)，EWC予以后數(shù)個(gè)時(shí)隙更高的權(quán)重，使得接收信號(hào)中的WiFi信號(hào)分量得到放大和增強(qiáng)，從而降低漏檢概率。當(dāng)采樣為后向不完全對(duì)齊時(shí)，EWC使得接收信號(hào)中的噪聲分量得到放大和增強(qiáng)，從而可降低虛警概率。

2.2.2 MSCCA-HDF 

    SDF因處理數(shù)據(jù)量較大且算法復(fù)雜度較高將帶來(lái)較大的系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)和判決時(shí)延。相比之下，HDF算法復(fù)雜度低且MSCCA結(jié)構(gòu)下單個(gè)時(shí)隙處理的數(shù)據(jù)量較少，可一定程度上克服SDF存在的問(wèn)題。此外HDF更方便于理論推導(dǎo)以適應(yīng)不同的CCA場(chǎng)景。

    MSCCA采用HDF時(shí)，每個(gè)時(shí)隙單獨(dú)作出二元判決，然后將各時(shí)隙的判決結(jié)果用下式的方式融合：

    根據(jù)式(18)得出信道是否被占用的結(jié)論。顯然，當(dāng)K=1時(shí)相當(dāng)于OR準(zhǔn)則，當(dāng)K=S時(shí)相當(dāng)于AND準(zhǔn)則。若S個(gè)時(shí)隙均收到WiFi信號(hào)，且二元判決使用相同的ED閾值ξ，將每個(gè)時(shí)隙的平均虛警率表示為P_f，平均檢測(cè)概率表示為P_d，令漏檢概率P_m=1-P_d。因此MSCCA硬判決的虛警概率為：

    那么存在一個(gè)最優(yōu)融合準(zhǔn)則使得Q_f+Q_m(總錯(cuò)誤率)最小。根據(jù)推導(dǎo)可得出結(jié)論：當(dāng)S個(gè)時(shí)隙均存在數(shù)據(jù)且已知瞬時(shí)信噪比，最優(yōu)融合準(zhǔn)則是使得Q_f+Q_m最小的K，且K的取值如下：

    通常情況下P_f和P_m同階，也就是α≈1，即最優(yōu)K取接收到WiFi數(shù)據(jù)的時(shí)隙數(shù)的一半(S/2)。當(dāng)α≥K-1時(shí)，OR準(zhǔn)則是最優(yōu)融合準(zhǔn)則。當(dāng)α→1，即P_m<<P_f時(shí)，AND準(zhǔn)則是最優(yōu)融合準(zhǔn)則。

    多時(shí)隙HDF的算法復(fù)雜度較低，可降低系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)和判決時(shí)延。此外HDF還可根據(jù)需要靈活地選用融合準(zhǔn)則，如需最大化保護(hù)WiFi用戶(hù)免受LTE-U用戶(hù)因漏檢而造成的干擾時(shí)，可采用OR準(zhǔn)則；如需追求頻譜資源利用率的最大化，可采用AND準(zhǔn)則。

3 仿真與分析

3.1 參數(shù)設(shè)置

    設(shè)定CCA時(shí)長(zhǎng)為20 μs，時(shí)隙數(shù)S為5。將WiFi數(shù)據(jù)發(fā)送端部分參數(shù)及值列至表1。

    首先采用恒定虛警率（設(shè)置為0.1）的仿真考察各算法在不同對(duì)齊狀態(tài)下對(duì)信道狀態(tài)的判斷能力，算法性能指標(biāo)有檢測(cè)概率和準(zhǔn)確率。隨后考察LTE-U與WiFi同信道共存狀態(tài)下，采用不同算法的LTE-U設(shè)備接入信道時(shí)與WiFi發(fā)生數(shù)據(jù)包碰撞的概率。

3.2 MSCCA軟數(shù)據(jù)融合

    (1)仿真1：考察前向不完全對(duì)齊（LTE-U設(shè)備需檢測(cè)到WiFi數(shù)據(jù)存在）時(shí)，采樣周期與WiFi數(shù)據(jù)包在多種對(duì)齊狀態(tài)下，各算法對(duì)信道狀態(tài)的判斷能力。

    從圖3可看出，OPCA由于預(yù)知WiFi信號(hào)的相關(guān)信息，檢測(cè)性能較優(yōu)。當(dāng)采樣周期內(nèi)包含較少WiFi數(shù)據(jù)(對(duì)齊20%)時(shí)，BPCA與EWC均擴(kuò)大了WiFi信號(hào)的比重，從而有著較好的檢測(cè)能力。采樣周期內(nèi)包含較多WiFi數(shù)據(jù)時(shí)，EWC和ED-CCA的檢測(cè)性能較好。因此EWC在各情況下均有著不錯(cuò)的性能。

    (2)仿真2：考察后向不完全對(duì)齊時(shí)（需將信道狀態(tài)判定為忙），各算法對(duì)信道狀態(tài)的判斷能力。

    從圖4可以看出，在采樣周期內(nèi)包含較少WiFi數(shù)據(jù)（即對(duì)齊20%）時(shí)，EWC有效擴(kuò)大了的噪聲功率比重，可教準(zhǔn)確地判斷信道狀態(tài)。ER在此有著不錯(cuò)的性能，但從圖3可看出，其檢測(cè)性能較弱。OPCA對(duì)WiFi信號(hào)十分敏感，在此不能按需將信道判為閑。需說(shuō)明的是，圖中的準(zhǔn)確率是指后向不完全對(duì)齊時(shí)，需要將信道狀態(tài)準(zhǔn)確判為空閑的概率。隨著信噪比的增大，感知周期內(nèi)的WiFi信號(hào)功率會(huì)隨之增大，進(jìn)而使得各算法將信道判為空閑的概率降低。

    綜上，由于EWC予以后數(shù)個(gè)時(shí)隙更高權(quán)重，使得其在不完全對(duì)齊時(shí)對(duì)信道狀態(tài)的判定都較為準(zhǔn)確，而完全對(duì)齊狀態(tài)下也有著不錯(cuò)的性能。因此EWC算法適用于采樣周期與數(shù)據(jù)包經(jīng)常發(fā)生不完全對(duì)齊的情況。OPCA需要先驗(yàn)信息，實(shí)際中難以實(shí)現(xiàn)。BPCA在前向不完全對(duì)齊且采樣周期內(nèi)包含較少WiFi數(shù)據(jù)時(shí)有不錯(cuò)的性能，但在后向不完全對(duì)齊時(shí)判決性能欠佳。ER在前向不完全對(duì)齊時(shí)的判決性能較差，現(xiàn)實(shí)使用中難以達(dá)到性能要求。

3.3 共存碰撞概率

    下面考察LTE-U與WiFi同信道共存時(shí)，WiFi業(yè)務(wù)量處于高、中、低3種狀態(tài)下，LTE-U分別采用ED-CCA和基于多時(shí)隙的融合檢測(cè)算法隨機(jī)接入到信道時(shí)與WiFi發(fā)生數(shù)據(jù)包碰撞的概率大小。

    從圖5可看出，當(dāng)WiFi信號(hào)多為長(zhǎng)數(shù)據(jù)包時(shí)（即采樣周期與數(shù)據(jù)包發(fā)生不完全對(duì)齊的情況較少），基于多時(shí)隙的EWC與ED-CCA的性能十分接近，BPCA相對(duì)較弱。而當(dāng)WiFi信號(hào)為連續(xù)短數(shù)據(jù)包時(shí)（即發(fā)生不完全對(duì)齊的概率增大時(shí)），EWC對(duì)信道狀態(tài)的判斷力相對(duì)ED-CCA提升較為明顯（如圖6所示），有效降低了數(shù)據(jù)包碰撞的概率。

4 總結(jié)

    本文針對(duì)傳統(tǒng)CCA在不完全對(duì)齊狀態(tài)下對(duì)信道狀態(tài)的判斷不夠準(zhǔn)確且結(jié)構(gòu)過(guò)于單一的問(wèn)題提出了MSCCA結(jié)構(gòu)。結(jié)合提出的數(shù)據(jù)融合算法改善了不完全對(duì)齊狀態(tài)下的信道狀態(tài)評(píng)估能力，此外引入了有著更低計(jì)算復(fù)雜度和更低系統(tǒng)開(kāi)銷(xiāo)的HDF算法， HDF可根據(jù)系統(tǒng)需要快速選用相應(yīng)的融合準(zhǔn)則而提高信道狀態(tài)評(píng)估的靈活性。后續(xù)研究可根據(jù)接收數(shù)據(jù)的信息自適應(yīng)地劃分時(shí)隙，另外，不完全對(duì)齊狀態(tài)下的自適應(yīng)最優(yōu)HDF準(zhǔn)則研究也值得深入探討。

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作者信息:

趙思聰，黃  磊，申  濱

（重慶郵電大學(xué) 移動(dòng)通信技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，重慶400065）